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Curso TC3007C - Inteligencia Artificial Avanzada para la Ciencia de Datos II - Equipo 2

Integrantes del equipo

  • Luis Ángel Guzmán Iribe - A01741757
  • Julian Lawrence Gil Soares - A00832272
  • Alberto H Orozco Ramos - A00831719

Profesores

  • Ivan Mauricio Amaya Contreras
  • Blanca Rosa Ruiz Hernandez
  • Félix Ricardo Botello Urrutia
  • Edgar Covantes Osuna
  • Felipe Castillo Rendón
  • Hugo Terashima Marín
  • Christian Carlos Mendoza Buenrostro

Socio Formador

NDS Cognitive Labs

  • Nisim Jonathan Hurst Tarrab
  • Kevin Zazueta

Reto Periodo 2: Sistema de detección automática de asistencia y participación dentro de un salón de clase basado en ML y visión computacional

Durante las diversas etapas de desarrollo de este proyecto, que abarcan desde la identificación de la problemática hasta el análisis y preparación de los requisitos y los datos correspondientes, así como el establecimiento de algoritmos de Machine Learning, su codificación, revisión e implementación, se persigue alcanzar una resolución satisfactoria, precisa y coherente basada en los recursos proporcionados. Esto se logrará mediante el uso de modelos matemáticos y estadísticos válidos que respalden y otorguen mayor veracidad a los datos generados por nuestro modelo.

Adicionalmente, se tiene como objetivo la implementación de herramientas y bibliotecas, como OpenCV y otras, para respaldar la visualización de los resultados obtenidos, teniendo en cuenta las tesis desarrolladas de manera teórica, asegurando así su coherencia y viabilidad.

En las etapas finales del primer proyecto, se anticipa que el modelo de Machine Learning brindará resultados cercanos a los datos reales, habiendo aplicado los métodos más óptimos para su implementación.

Archivos para evaluación final

Archivos de retroalimentación